## PENDETEKSIAN KECURANGAN LAPORAN KEUANGAN DENGAN BENISH M-SCORE PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
Amerti Irvin Widowati 1
Linda Ayu Oktoriza 2
amerti@usm.ac.id 1
Fakultas Ekonomi Universitas Semarang
Diterima : November 2020, Disetujui : Desember 2020, Dipublikasikan: Januari 2021

## ABSTRACT
The Beneish M-Score is a financial statement analysis technique that can be applied to detect fraudulent  financial  statements  in  the  form  of  earnings  overstatement  manipulation.  This  statement has been answered by Messod D. Beneish, a professor at Indiana University who conducted research on  quantitative  differences  between  companies  identified  as  having  manipulated  earnings  and companies identified as not manipulating earnings.
The object of this research is a company that produces raw materials and manufactures listed on the IDX in 2019. There are 178 companies that were sampled in this study. The sampling technique used  non-probability-purposive  judgment  sampling.  The  data  collection  method  uses  the documentation  method.  Methods  of  data  analysis  with  quantitative  descriptive  using  the  ratio proposed  by  Messod  D.  Benish.  There  are  5  measurement  variables,  namely  Days'  Sales  In Receivables Index (DSRI), Gross Margin Index (GMI), Asset Quality Index (AQI), Sales Growth Index (SGI), and Total Accrual To Total Assets Index (TATA).
The results of this study were: 1) there were 2 companies that were stunned by manipulators as indicated by being in the manipulator category in 3 of the 5 measured categories; 2) while others are included in the category of Non manipulator and Gray company.
Keywords: Beneish M-Score, Finansial Reporting.

## ABSTRAK
Beneish  M-Score  adalah  suatu  teknik  analisis  laporan  keuangan  dapat  dit-erapkan  untuk mendeteksi  kecurangan  laporan  keuangan  berupa  manipulasi  laba  earning  overstatement.  Pernyataan ini  telah  dijawab  oleh  Messod  D.  Beneish,  seorang  profesor  di  Indiana  University  yang  melakukan penelitian atas perbedaan kuantitaif antara perusahaan yang teridentifikasi telah melakukan manipulasi laba dan perusahaan yang teridentifikasi tidak melakukan manipulasi laba.
Objek  penelitian  ini  adalah  perusahaan  sektor  Penghasil  bahan  baku  dan  manufaktur  yang terdaftar  di  BEI  tahun  2019.  Terdapat  178  perusahaan  yang  menjadi  sampel  pada  penelitian  ini. Teknik  penentuan  sampel  menggunakan  non  probability-purposive  judgement  sampling.  Metode pengumpulan  data  menggunakan  metode  dokumentasi.  Metode  analisis  data  dengan  deskriptif
kuantitatif  menggunakan  rasio  yang  dikemukakan  oleh  Messod  D.Beneish.  Terdapat  5  variabel pengukuran  yaitu  Days’  Sales  In  Receivables  Index  (DSRI),  Gross  Margin  Index  (GMI),  Asset Quality Index (AQI), Sales Growth Index (SGI), dan Total Accrual To Total Assets Index (TATA).
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah:  1)  terdapat  2  perusahaan  yang  tergoLong  manipulator  yang ditunjukkan  dengan  masuk  kategori  manipulator  pada  3  kategori  dari  5  kategori  yang  diukur; 2)sedangkan lainnya termasuk dalam kategori Non manipulator dan Grey company.

## Kata kunci: Beneish M-Score, Laporan keuangan

## PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  mempunyai  laporan  keuangan  yang  bertujuan  menyediakan informasi  yang  menyangkut  posisi  keuangan,  kinerja  serta  perubahan  posisi  keuangan  suatu perusahaan  yang  bermanfaat  bagi  sejumlah  besar  pemakai  laporan  keuangan  dalam pengambilan  keputusan  secara  ekonomi.  Laporan  keuangan  harus  disiapkan  secara  periodik untuk pihak-pihak yang berkepentingan. Laporan keuangan memberikan informasi keuangan suatu  perusahaan  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  ekonomi  serta menunjukkan kinerja yg telah dilakukan manajemen (stewardship) atau pertanggungjawaban manajemen atas penggunaan sumber-sumber daya yg dipercayakan kepadanya.
Laporan keuangan merupakan instrumen yang sangat penting bagi suatu entitas yang digunakan sebagai alat komunikasi antara data keuangan dengan pihak-pihak pengguna lapran keuangan. Menurut PSAK No. 1 (2015), menyatakan bahwa tujuan laporan keuangan adalah untuk  memberikan  informasi  mengenai  posisi  keuangan,  kinerja  keuangan  dan  arus  kas entitas  yang  bermanfaat  bagi  sebagian  besar  kalangan  pengguna  laproan  dalam  pembuatan keputusan  ekonomi.  Menyadari  pentingnya  kandungan  informasi  dalam  laporan  keuangan tidak  menutup  kemungkinan  dapat  terjadi  salah  saji  baik  dikarenakan  kekeliruan  atau kecurangan oleh perilaku manajer perusahaan. Dampak yang timbul dari adanya kecurangan laporan  keuangan  adalah  dapat  mengurangi  tingkat  kepercayaan  dan  merugikan  para pemangku kepentingan seperti kreditor, investor, karyawan, dan juga pemerintah  (Christy & Stephanus, 2018) .
Kecurangan  laporan  keuangan  merupakan  tindakan  manipulasi  terhadap  isi  laporan keuangan dengan tujuan untuk mendapatkan keuantungan secara pribadi. Kecurangan laporan keuangan  merupakan  salah  satu  bagian  dari  tiga  jenis  kecurangan  yang  ada.  berdasarkan Report  To  The  Nation  Association  of  Certified  Fraud  Examiners  (2016),  terdapat  tiga  jenis kasus kecurangan yang menjadi perhatian global yaitu asset Misappropriation, Corruption dan Financial  Statement  Fraud.  Dalam  survai  global  yang  dilakukan  oleh  ACFE  (2016), menyatakan  bahwa  kasus  Asset  Misappropriation  merupakan  kasus  kecurangan  terbesar dengan  persentase  sebesar  83,5%  dari  jumlah  kasus  lebih  dari  83%.  Korupsi  menempati posisi  kedua  setelah  Asset  Misappropriationdengan  persentase  sebesar  35,4%.  Financial Statement Fraud mendapatkan persentase sebesar 9,6%. Meskipun Financial Statement Fraud mendapatkan persentase yang cukup rendah, namun tingkat kerugian yang ditimbulkan cukup tinggi  yaitu  sebesar  $  975.000  pada  tahun  2016.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  Financial Statement  Fraud  perlu  mendapatkan  penanganan  secara  serius  agar  tidak  menimbulkan
tingkat  kerugian  yang  lebih  tinggi.  Begitu  banyaknya  jenis-jenis  tindakan  kecurangan,  tentu banyak  hal  yang  dapat  memicu  terjadinya  tindakan  kecurangan  tersebut.  Beberapa  hal  yang dapat memicu terjadinya kecurangan antara lain seperti tekanan, kesempatan dan rasionalisasi yang ada.
Manipulasi laporan keuangan digunukan untuk menghasilkan keuntungan yang tetapi dengan cara yang tidak sesuai koridor bahkan bertentangan dengan moral. Sebagaimana yang kita ketahui laporan keuangan merupakan catatan informasi keuangan suatu perusahaan yang dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  bagaimana  kondisi  perusahaan  tersebut.  Tetapi sebesar  dan  sepopuler  bagaimanapun  suatu  perusahaan,  selalu  saja  ada  penyelewengan  dari pihak  terkait,  seperti  yang  terjadi  baru-baru  ini  diperusahaan  Garuda  Indonesia  yang melakukan manipulasi laporan keuangan (Yusuf, 2020).
Berbagai upaya pun dapat dilakukan untuk memerangi terjadinya kecurangan laporan keuangan.  Salah  satunya  ialah  melakukan  upaya  pendeteksian  melalui  laporan  keuangan perusahaan  dengan  menerapkan  analisis  laporan  keuangan  untuk  mengidentifikasi  adanya indikasi (red flags) atas kecurangan laporan keuangan.
Analisis  laporan  keuangan  merupakan  suatu  prosedur  analisis  atas  pos-pos  dalam laporan keuangan untuk memahami dan menilai kondisi perusahaan yang terefleksikan dalam laporan  keuangan,  yang  mana  hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  bermacam-macam  teknik  dan untuk bermacam-macam tujuan. Terkait dengan kecurangan laporan keuangan, teknik analisis laporan keuangan dapat digunakan untuk mengidentifikasi adanya indikasi berupa keganjilan hubungan  antar  item  dalam  laporan  keuangan  akibat  adanya  kecurangan.  Kombinasi  atas penerapan teknik analisis laporan keuangan dalam pemeriksaan kecurangan laporan keuangan dapat  memberikan  suatu  dasar  yang  logis  dalam  upaya  pendeteksian  kecurangan  laporan keuangan.
Beberapa  penelitian  mengenai  deteksi  kecurangan  laporan  keuangan  telah dilaksanakan  (Christy  &  Stephanus,  2018)  mengungkapkan  bahwa  persentases  perusahaan perbankan  yang  tergolong  sebagai  non  manipulator  pada  tahun  2014  sebesar  4,76%,  tahun 2015 38,1% dan tahun 2016 47,6%. Persentase perusahaan perbankan yang tergolong sebagai grey  company  pada  tahun  2014  sebesar  38,1%,  tahun  2015  50%  dan  tahun  2016  45,2%. Persentases  perusahaan  perbankan  yang  tergolong  sebagai  manipulator  pada  tahun  2014 sebesar 57,1%, tahun 2015 11,9% dan tahun 2016 7,14%.
Selanjutnya  (Darmawan,  2016)  menunjukkan  bahwa  14  perusahaan  manufaktur  di BEI  tahun  2013-2014  tergolong  manipulator  terdapat  4,6%,  non  manipulator  64,8%,  tidak tergolong  manipulator  atau  non  manipulator  30,7%,  masuk  indeks  parameter  manipulator DSRI  4,5%,  masuk  indeks  parameter  manipulator  GMI  31,8%,  masuk  indeks  parameter manipulator  AQI  18,2%,  masuk  indeks  parameter  manipulator  SGI  3,4%  dan  masuk  indeks parameter manipulator TATA 19,3%.
Serta  (Kurnianingsih  &  Siregar,  2019)  menunjukkan  Perusahaan  konsumsi  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang  tergolong  manipulator  pada  tahun  2016  sebanyak  2 perusahaan  atau  9,52%  dan  tahun  2017  sebanyak  2  perusahaan  atau  9,52%.  Selama  tahun
2013-2017 perusahaan konsumsi yang tergolong sebagai manipulator mengalami peningkatan dan  penurunan  (adanya  fluktuasi).  Dan  perusahaan  konsumsi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia yang tergolong non manipulator pada tahun 2016 sebanyak 19 perusahaan atau 90, 48% dan tahun 2017 sebanyak 17 perusahaan atau 80,95% tergolong sebagai non manipulator mengalami  peningkatan  dan  penurunan  (adanya  fluktuasi).  Serta  Perusahaan  konsumsi  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang  tergolong  grey  company  pada  tahun  2016  tidak terdapat  perusahaan  yang  tergolong  grey  company  dan  tahun  2017  sebanyak  2  perusahaan atau  9,52%.  Selama  tahun  2013-2017  perusahaan  konsumsi  yang  tergolong  sebagai  grey company mengalami peningkatan dan penurunan (adanya fluktuasi).
Penelitian  ini  merupakan  replikasi  (Christy  &  Stephanus,  2018),  adapun  perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu sampel penelitian ini menggunakan seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019. Dengan menggunakn sampel seluruh  sector  yang  terdaftar  di  BEI  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  gambaran tentang kecurangan laporan keuangan dengan menggunakan Beneish M-Score.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Beneish M-Score
Terkait dengan kecurangan laporan keuangan, teknik analisis laporan keuangan dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  adanya  indikasi  berupa  keganjilan  hubungan  antar  item dalam laporan keuangan akibat adanya kecurangan. Kombinasi atas penerapan teknik analisis laporan keuangan dalam pemeriksaan kecurangan laporan keuangan dapat memberikan suatu dasar  yang  logis  dalam  upaya  pendeteksian  kecurangan  laporan  keuangan  (Kartikasari  & Irianto, 2010).
Beneish  M-Score  adalah  suatu  teknik  analisis  laporan  keuangan  dapat  diterapkan untuk  mendeteksi  kecurangan  laporan  keuangan  berupa  manipulasi  laba  --earning overstatement.  Pernyataan  ini  telah  dijawab  oleh  Messod  D.  Beneish,  seorang  profesor  di Indiana  University  yang  melakukan  penelitian  atas  perbedaan  kuantitaif  antara  perusahaan yang  teridentifikasi  telah  melakukan  manipulasi  laba  dan  perusahaan  yang  teridentifikasi tidak  melakukan  manipulasi  laba.  Ia  menggunakan  data  keuangan  perusahaan  lalu menghitung rasio keuangan perusahaan tersebut untuk mengetahui apakah terjadi perubahan rasio  akibat  atas  adanya  manipulasi  atau  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  kondisi  yang dapat mendorong adanya manipulasi tersebut.
Beneish mengungkapkan bahwa pada umumnya manipulasi laba ditunjukkan dengan peningkatan  atas  pendapatan  atau  penurunan  atas  beban  perusahaan  secara  signifikan  dari suatu tahun (t) ke tahun sebelumnya (t-1). Berdasarkan hal tersebut, Beneish mengembangkan suatu rasio terkait dengan perubahan aset dan pertumbuhan penjualan yang dirumuskan dalam M-Score  yaitu skor  yang merefleksikan terjadinya manipulasi laba. Hasil penelitian Beneish menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara manipulasi laba dengan beberapa rasio kunci tersebut.
Menurut  (Christy  &  Stephanus,  2018)  menjelaskan    beberapa  rasio  yang  digunakan antara  lain:    1)  Days  Sales  Receivables  Index  (DSRI);  (2)  Gross  Margin  Index  (GMI);  (3) Asset Quality Index (AQI); (4) Sales Growth Index (SGI); (5) Total Accrual to Total Assets Index (TATA) yang selanjutnya diformulasikan ke dalam M-Score --manipulation score.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan pendekatan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian  deskriptif (descriptive  research) adalah  suatu  metode  penelitian  yang  ditujukan  untuk  menggambarkan fenomena-fenomena yang ada, yang berlangsung pada saat ini atau saat yang lampau.

## Definisi Operasional
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Financial Statement Fraud yang diukur dengan  Beneish  M-Score.  Menurut  Aris  et.  al,  (2013)  Beneish  M-Score  adalah  model matematika yang merumuskan beberapa rasio analisis dan terdiri dari delapan variabel untuk mengidentifikasi  terjadinya  penipuan  keuangan  atau  kecenderungan  untuk  terlibat  dalam mendapatkan manipulasi. Dan telah diperoleh hasil perhitungan Beneish M- Score yang telah kekal  (robust),  dengan  indikasi  jika  lebih  dari  -2,22  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan manipulator, bila kurang dari -2,22 diklasifikasikan sebagai perusahaan non-manipulator.
Menurut  Beneish  (1999)  delapan  variabel  yang  digunakan  dalam  Beneish  M-Score diantaranya:
1. Days’ Sales in Receivables Index (DSRI)
Jumlah  yang  besar  dalam  days  sales  in  receivables  dapat  berarti  akibat  dari  perubahan kebijakan  kredit  untuk  memacu  penjualan  dalam  menghadapi  persaingan  yang  meningkat, tetapi peningkatan yang tidak proporsional dalam piutang juga dapat dipengaruhi oleh inflasi. Jadi, peningkatan besar dalam DSRI
𝐷𝑆𝑅𝐼 =

## 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑡  ÷ 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑡 − 1  ÷ 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡 − 1
2. Gross Margin Index (GMI)
Ketika  GMI  lebih  besar  dari  1,  margin  kotor  telah  memburuk.  Lev  dan  Thiagarajan dalam  Beneish  (1999)  menyatakan  bahwa  margin  kotor  yang  buruk  adalah  sinyal  negatif tentang  prospek  perusahaan.  Jadi  jika  perusahaan  dengan  prospek  yang  buruk  lebih memungkinkan  untuk  terlibat    dalam  manipulasi  laba.  Rumus  Gross  Margin  Index  (GMI) adalah sebagai berikut::
𝐺𝑀𝐼 = (𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡−1 − 𝐶𝑂𝐺𝑆 𝑡−1 ) ÷  𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡−1
(𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡 − 𝐶𝑂𝐺𝑆 𝑡 ) ÷ 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡
3. Asset Quality Index (AQI)
Jika  nilai  AQI  lebih  besar  dari  1  mengindikasikan  perusahaan  memiliki  kompetensi untuk  meningkatkan  biaya  tangguhan  atau  meningkatkan  aset  tidak  berwujud  dan memanipulasi pendapatan. Jadi semakin besar AQI, mengindikasikan penurunan kualitas aset,
semakin  besar  kemungkinan  manipulasi  pendapatan.  Rumus  Asset  Quality  Index  (AQI) adalah sebagai berikut:

## 𝐴𝑄𝐼 = 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 + 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑒𝑟𝑡𝑦, 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑡, 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
4. Sales Growth Index (SGI)
Hasil yang lebih besar dari 1 mengindikasikan bahwa penjualan meningkat dari tahun sebelumnya.  SGI  bukan  merupakan  indikasi  manipulasi  pendapatan,  tetapi  perusahaan yang  mengalami  pertumbuhan  penjualan  lebih  cenderung  untuk  melakukan  manipulasi pendapatan. Rumus Sales Growth Index (SGI) adalah sebagai berikut:
𝑆𝐺𝐼 = 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑡−1
5. Total Acrual to Total Assets (TATA)
Akrual memberikan kesempatan secara konsisten  untuk melakukan kecurangan. Jadi, hasil  positif  yang  lebih  besar  berkaitan  dengan  potensi  manipulasi  laba.  Rumus  Total Accruals to Total Assets (TATA) adalah sebagai berikut:
𝑇𝐴𝑇𝐴 = 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑓𝑟𝑜𝑚 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡 −   𝐶𝑎𝑠ℎ 𝐹𝑙𝑜𝑤 𝑓𝑟𝑜𝑚 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

## Subjek Penelitian
Sampel  penelitian  ini  adalah  perusahaan  sector  penghasil  bahan  baku  dan  sector manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  20019,  dengan  ketentuan sebagai berikut:
1. Terdaftar padda Bursa Efek Indonesia tahun 2019.
2. Memiliki laporan keuangan yang dapat diakses.
3. Laporan keuangan menggunakan mata uang Rupiah (Rp).

## Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  Beneish  M-Score  dengan  teknik  indeks analisis  rasio  yang  digunakan  untuk  memprediksi  adanya  indikasi  kecurangan  terhadap laporan  keuangan  perusahaan,  sehingga  dapat  menjadi  acuan  untuk  menentukan  perusahaan yang tergolong manipulator, non manipulator atau grey company. Dengan menggunakan lima indeks  indikator  Beneish  perusahaan-perusahaan  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  non manipulator,  grey  company  dan  manipulator.  Perusahaan  dengan  Beneish  M-Score  lebih tinggi  memiliki  kemungkinan  lebih  untuk  melakukan  fraud.  Beneish  M-Score  merupakan model probabilistik, sehingga tidak akan mendeteksi fraud dengan ketepatan 100%.
a) Menghitung  Beneish  M-Score  perusahaan  sesuai  dengan  rumus  masing Membandingkan Index Hitung dengan menggunakan Index parameter.
1. Days Sales in Receivable Index (DSRI)
Indeks Parameter Days Sales in Receivable Index (DSRI) No  Index Keterangan 1 ≤ 1,031 Non Manipulator 2 1,031 > indek ≤ 1,465  Grey Company 3 ≥ 1,465 Manipulator
2. Gross Margin Index (GMI)
Index Parameter Gross Margin Index (GMI) No  Index Keterangan 1 ≤1,041 Non Manipulator 2 1,041 > index < 1,465  Grey Company 3 ≥1,465 Manipulator 3. Asset Quality Index (AQI) Indeks Parameter Asset Quality Index (AQI) No  Index Keterangan 1 ≤1,039 Non Manipulator 2 1,039 > index <1,254  Grey Company 3 >1,254 Manipulator 4. Sales Growth Indx (SGI) Indeks Parameter Sales Growth Index (SGI) No  Index Keterangan 1 ≤1,134 Non Manipulator 2 1,134 > index < 1,606  Grey Company 3 ≥1,607 Manipulator 5. Total Accruals to Total Assets (TATA) Indeks Parameter TATA No  Index Keterangan 1 ≤0,018 Non Manipulator 2 0,018 > index < 0,031  Grey Company 3 ≥0,031 Manipulator
Menentukan  perusahaan  yang  tergolong  manipulator  atau  nonmanipulator  dengan kriteria sebagai berikut. (Darmawan, 2016)
a) Perusahaan  yang  memiliki  ≥  3  indeks  hitung  yang  sesuai  dengan  indeks  parameter yang menyatakan manipulator, tergolong ke dalam manipulator.
b) Perusahaan  yang  memiliki  ≥  3  indeks  hitung  yang  sesuai  dengan  indeks  parameter yang menyatakan nonmanipulator, tergolong ke dalam manipulator.
c) Perusahaan  yang  memiliki  ≥  3  indeks  hitung  yang  sesuai  dengan  indeks  parameter yang  menyatakan  grey  company,  dan  indeks  hitung  yang  tidak  memenuhi  2  kriteria penggolongan  manipulator  dan  nonmanipulator  dapat  digolongkan  sebagai  grey company
Menghitung  jumlah  persentase  dari  perusahaan  yang  tergolong  manipulator,  non manipulator atau grey company (Fabelli, 2011)

## Deskripsi Objek Penelitian
Gambaran  umum  objek  penelitian  menyajikan  prosedur  pemilihan  sampel  dan kelompok  perusahaan  yang  menjadi  populasi  dari  penelitian  ini.  Objek  penelitian  ini  adalah sector  industry  bahan  baku  dan  sector  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia tahun 2019. Dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Terdaftar padda Bursa Efek Indonesia tahun 2019.
2. Memiliki laporan keuangan yang dapat diakses.
3. Laporan keuangan menggunakan mata uang Rupiah (Rp).
Adapun data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari laporan keuangan tahun  2019  melalui  situs  resmi  Bursa  Efek  Indonesia  pada  alamat  website www.idx.co.id dibawah iini menyajikan tahapan seleksi sampel berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan:
Tahapan seleksi sampel dengan kriteria
berdasarkan dapat dilihat bahwa jumlah perusahaan yang dapat dijadikan sampel pada penelitian ini sebanyak 178 perusahaan .

## HASIL PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  perusahaan  yang  tergolong  manipulators, non  manipulators,  dan  grey  company.  Objek  yang  diteliti  adalah  perusahaan  industry  bahan baku  dan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2019.  Berdasarkan  kriteria  sampel  yang ditentukan, diperoleh 178 perusahaan yang sesuai dengan kriteria.
perhitungan  Beneish  M-Score  untuk  mengetahui  apakah  perusahaan  tergolong manipulators  atau  non  manipulators.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  menentukan apakah perusahaan tergolong manipulators, non manipulators dan Grey Company.
Ringkasan Penentuan Kategori Non Manipulator, Grey Company dan Manipulator
Berdasarkan  table  diatas  ditunjukkan  bahwa  dari  rasio  DSRI  kelompok  Non Manipulator  98  perusahaan;  Grey  Company  56  Perusahaan  dan  22  perusahaan  termasuk
Keterangan Jumlah perusahaan sektor penghasil bahan baku dan sektor manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2019 250 Perusahaan yang laporan keuangannya tidak dapat diakses 21 Perusahaan yang menggunakan mata uang selain Rupiah (Rp) 51 Sampel Penelitian 178 Kelompok DSRI GMI AQI SGI TATA Non Manipulator 98 115 104 142 178 Grey Company 56 49 13 30 0 Manipulator 22 12 61 5 0
kelompok  manipulator.  Berikutnya  dari  rasio  GMI  menunjukkan  bahwa  115  perusahaan termasuk  Non-Manipulator;  49  perusahaan  Grey  Company  dan  12  perusahaan  termasuk kelompok Manipulator.
Rasio berikutnya adalah rasio AQI menunjukkan 104 perusahaan termasuk perusahaan Non-Manipulator;  13  perusahaan  Grey  Company  dan  61  perusahaan  termasuk  Manipulator. Selanjutnya  berdasrkan  rasio  TATA  menunjukkan  bahwa  142  perusahaan  termasuk  Non- Manipulator;  30  perusahaan  Grey  Company  dan  5  perusahaan  termasuk  kelompok Manipulator.
Rasio  terakhir  adalah  rasio TATA  yaitu  rasio  perubahan modal  kerja  (selain  kas  dan piutang  pajak  dikurangi  depresiasi)  terhadap  total  asset.  Menunjukkan  bahwa  semua perusahaan sampel yaitu178 perusahaan termasuk Non-Manipulator;

## Pembahasan
Terdapat  beberapa  indikator  yang  menggolongkan  perusahaan  sebagai  kategori manipulators.  Seperti  pada  indikator  Assets  Quality  Index  (AQI)  dihasilkan  61  perusahaan sampel  tergolong  sebagai  manipulators.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa    perusahaan  tersebut memiliki  indikasi  secara  potensial  melakukan  peningkatan  pengendalian  biaya.  Perusahaan yang melakukan kecurangan laporan keuangan dapat merugikan berbagai pihak yang terlibat secara  langsung  maupun  tidak  langsung  dengan  perusahaan.  Bagi  investor  kecurangan tersebut  dapat  meningkatkan  resiko  rendahnya  tingkat  pengembalian  atas  investasi  yang sudah ditanamkan pada perusahaan. bagi kreditor kecurangan ini dapat meningkatkan resiko gagal bayar atas pinjaman yang telah diberikan kepada perusahaan.
Perusahaan  yang  tergolong  sebagai  perusahaan  non-manipulators  mencerminkan bahwa  perusahaan  memiliki  komitmen  untuk  melindungi  kepentingan  pengguna  laporan keuangan  dengan  tidak  menyajikan  laporan  keuangan  yang  dimanipulasi.  Bagi  kreditor  dan investor, hal ini menjadi sinyal positif untuk lebih mudah dalam menentukan keputusan untuk memberikan kredit dan investasi pada perusahaan. Investor dan kreditor dapat meningkatkan kepercayaan terhadap perusahaan yang tergolong sebagai non manipulators karena tidak ada indikasi  dalam  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan.  Hal  ini  bisa  menurunkan  resiko rendahnya  tingkat  pengembalian  modal  dan  resiko  gagal  bayar  atas  investasi  dan  pinjaman yang mereka keluarkan kepada perusahaan.
Perusahaan  sampel  yang  tergolong  sebagai  grey  company  digolongkan  sebagai perusahaan manipulators maupun non manipulators karena kriteria dari kedua kategori tidak terpenuhi.  Namun  terdapat  beberapa  variabel  yang  menunjukkan  perusahaan  tergolong sebagai  manipulators  namun  jumlahnya  tidak  signifikan  sehingga  secara  keseluruhan  tidak dinyatakan  sebagai  perusahaan  manipulators.  Bagi  investor  dan  kreditor  hendaknya  lebih berhati-hati  terhadap  perusahaan  dengan  kategori  ini  karena  memiliki  potensi  dalam melakukan manipulasi laporan keuangan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  disampaikan  pada  bab  sebelumnya maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
Analisis  kecurangan  laporan  keuangan  menggunakan  Beneish  M-  Score  Model terdapat  2  perusahaan  yang  memiliki  kategori  manipulator  pada  3  katagori  yang  diukur. Perusahaan  sampel  menunjukkan  bahwa  ada  2  perusahaan  yang  tergolong  sebagai manipulators.  Sedangkan  yang  lainnya  masuk  kategori  grey  company  dan  non  manipulator. Perusahaan non manipulator menunjukkan perusahaan memiliki komitmen untuk menyajikan laporan  keuangan  yang  tidak  menyesatkan  para  stakeholder  yang  memiliki  kepentingan terhadap  laporan  keuangan  perusahaan.  Sedangkan  perusahaan  grey  company  memiliki indikasi melakukan kecurangan laporan keuangan namun dalam jumlah yang tidak signifikan.

## Saran
Penelitian  ini  menunjukkan  alat  analisis  dalam  pendeteksian  kecurangan  laporan keuangan  menggunakan  indeks  atau  rasio  yang  terdapat  dalam  laporan  keuangan.  Hasil pendeteksian yang dilakukan di perusahaan menunjukkan bahwa terdapat 2 perusahaan yang tergolong  sebagai  manipulators.  Namun  beberapa  sampel  penelitian  tergolong  sebagai  grey company.  Hal  ini  sebagai  indikasi  terdapat  kecenderungan  melakukan  manipulasi  namun jumlahnya tidak signifikan. Implikasi dalam penelitian ini yaitu agar perusahaan  menyajikan laporan  keuangan  sesuai  ketentuan  yang  berlaku  agar  tidak  menyesatkan  pengguna  laporan keuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Christy,  Y.  E.,  &  Stephanus,  D.  S.  (2018,  Maret  1).  Pendeteksian  Kecurangan  Laporan Keuangan  dengan  Beneish  M-Score  Pada  Perusahaan  Perbankan  Terbuka. Jurnal Akuntansi Bisnis, 16 (1), 19 - 41.
Yusuf, A. Y. (2020, Januari 1). Manipulasi Laporan Keuangan . Retrieved Februari 18, 2020, from makasar.terkini.id: https://makassar.terkini.id/manipulasi-laporan-keuangan/
Darmawan,  A.  Z.  (2016).  Analisis  Beneish  Ratio  Index  Untuk  Mendeteksi  Kecurangan Laporan Keuangan. Jurnal Profita, 6 .
Kurnianingsih,  H.  T.,  &  Siregar,  M.  A.  (2019).  Metode  Beneish  Ratio  Index  dalam Pendeteksian Financial Statement Fraud (Studi Kasus Perusahaan Konsumsi di Bursa Efek Indonesia). Jurnal Riset Akuntansi Multiparadigma (JRAM), 6 (1).
Baridwan, Z. (1997). Intermediate Accounting. Yogyakarta: BPFE.
Putri,  A.  (2012).  Kajian:  Fraud  (Kecurangan)  Laporan  Keuangan. JRAK:  Jurnal  Riset  & Komputerisasi Akuntansi .
Kartikasari,  R.  N.,  &  Irianto,  G.  (2010,  Agustus).  Penerapan  Model  Beneish  (1999)  dan Model  Altman  (2000)  dalam  Pendeteksian  Kecurangan  Laporan  Keuangan. Jurnal Akuntansi Multiparadigma, 1 (2).
Christy,  Y.  E.,  &  Stephanus,  D.  S.  (2018,  Maret).  Pendeteksian  Kecurangan  Laporan Keuangan  dengan  Beneish  M-Score  pada  Perusahaan  Perbankan  Terbuka. Jurnal Akuntansi Bisnis, 16 (1).